• 质子交换膜水电解制氢的机器学习辅助优化与算法比较：迈向最大化产氢之路

  为解决传统PEM水电解制氢效率优化依赖单一方法、缺乏系统比较的问题，研究人员集成随机森林特征选择，并对比了遗传算法、响应面法、贝叶斯优化和粒子群优化四种算法在1062个实验数据点上的表现，发现均能收敛至~3596 mL/min的最大产氢速率，其中响应面法计算最快（1.05秒），遗传算法重现性最佳，为高效、可持续的绿氢生产系统优化提供了数据驱动的决策框架。

  来源：Energy Conversion and Management-X

  时间：2026-04-25

• 基于条件Wasserstein生成对抗网络梯度惩罚的绿色氢工厂替代模型框架

  为解决绿色氢（H2）生产中因光照条件（无阴影、局部阴影、全阴影）波动导致数据不足、传统AI模型性能受限的问题，本文提出了一种多输入多输出（MIMO）的生成式人工智能（GAI）模型——条件Wasserstein生成对抗网络梯度惩罚（cWGAN-GP），用于分析和增强氢生产系统中的电压、电流、荷电状态（SoC）和H2产量等关键参数。该模型能够生成高保真的合成数据，显著提升了模型在不确定条件下的鲁棒性和预测精度，为可持续能源系统的优化提供了创新解决方案。

  来源：Energy Conversion and Management-X

  时间：2026-04-25

• 多孔岩石力学元模型：孔隙度与水弱化对砂岩脆-塑性转变及变形模式的定量预测

  针对砂岩力学参数（强度、屈服面形状、硬化/软化规律）随孔隙度与含水状态变化的量化难题，研究者基于改进剑桥粘土模型(Modified Cam Clay)与分岔分析，构建了以初始孔隙度和水饱和度为变量的砂岩力学“元模型”(metamodel)。结果表明该模型能高精度预测Py、ρs等参数的幂律关系及应变局部化模式，为地质储层（如碳封存、地热）的变形预测提供了高效工具。

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF ROCK MECHANICS AND MINING SCIENCES

  时间：2026-04-25

• 粘土岩裂隙膨胀诱导自密封过程的间接注水实验研究

  为揭示深层地质处置库中开挖损伤带的长期封闭性能，研究人员针对Callovo-Oxfordian (COx)粘土岩，首次设计并采用间接水化实验模拟装置，研究了裂隙在约束条件下的闭合过程及其对输运特性的影响。结果表明，含裂隙样品的表观膨胀压力高于完整样品，且气体突破压力与膨胀压力呈强正相关，揭示了COx粘土岩的优异自密封能力，为评估处置库屏障完整性提供了关键依据。

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF ROCK MECHANICS AND MINING SCIENCES

  时间：2026-04-25

• 负电价随机建模与绿电采购策略：绿色磷酸二铵生产的经济环境效益分析

  本研究针对高排放的化肥行业脱碳难题，聚焦德国绿色磷酸二铵(DAP)生产，探索了不同的可再生能源电力采购策略。研究人员将绿色电价和DAP价格建模为随机过程，以捕捉欧洲电力市场中日益普遍的负电价等市场波动影响。通过计算各情景下的损益分布，该研究评估了绿色DAP生产的经济可行性与环境效益，为电力市场成熟地区的Power-to-X项目运营与可再生能源合同设计提供了量化决策框架。

  来源：Energy Conversion and Management-X

  时间：2026-04-25

• 面向智慧城市洪灾危机响应的情境化公交重分配与脆弱性感知动态重路由研究

  针对洪灾致公交中断，研究者集成社会经济脆弱性数据与图算法（Yen’s K-Shortest Paths），在ICARUS框架下实现公交动态重路由。结果显示，其在仅增1.33%里程下提升59.18%弱势人群覆盖，兼具公平与效率，适于实时应急。

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT

  时间：2026-04-25

• 硫酸酸处理再生热降解Nafion膜：恢复质子传导功能与燃料电池性能

  为解决聚合物电解质膜（PEM）热降解导致质子传导功能下降的关键问题，研究人员深入研究了通过硫酸（H2SO4）处理恢复Nafion膜性能的再生策略。研究表明，该处理能将热降解中形成的非酸性末端基团（-CF2H）有效转化为酸性磺酸基团（-CF2SO3H），从而显著恢复膜的质子电导率、离子交换容量（IEC）及燃料电池性能。这项工作为延长PEM寿命、提升能源系统效率提供了一种简单有效的再生方法，对推动可持续电化学能源技术发展具有重要意义。

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2026-04-25

• 基于多模态大语言模型的街景图像解析与道路安全因子自动发现：UrbanX框架及其在曼哈顿的实证研究

  为解决传统城市研究中假设生成依赖专家经验、深度学习模型缺乏可解释性及非结构化街景数据（SVI）利用不足等问题，研究人员开展了基于MLLM的UrbanX框架研究。该研究通过VQA技术自动生成并检验假设，在曼哈顿案例中证明其解释力匹配甚至超越人工特征工程，为可解释的城市科学发现提供了新路径。

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2026-04-25

• 电动公交线路规划调整与车辆调度协同优化研究：兼顾续航约束与乘客需求

  为解决电动公交续航限制与现有网络运营的矛盾，本研究提出一种结合线路规划修改(LPP)与电动车辆调度问题(E-VSP)的两阶段优化框架。通过建立MIQP与MILP模型，实现在最小化未服务乘客需求的同时减少车队规模，为公交电动化转型提供决策工具。

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2026-04-25

• MaaS（移动即服务）系统建模为多领导者-多追随者博弈：一种单层变分不等式（VI）公式

  本文针对Mobility-as-a-Service (MaaS) 系统中复杂的平台-运营商-出行者互动与博弈问题，由以色列理工学院的研究团队构建了一个多领导者-多追随者博弈模型。该研究创新性地引入了“虚拟”交通运营商，将原双层问题重构成一个单层变分不等式（VI）公式。该模型支持并行求解，并能在大规模网络中应用。研究表明，在合适的批发容量价格下，MaaS系统有望实现平台、运营商和出行者的“三赢”局面，为MaaS的实际设计与可持续运营提供了重要的理论工具与决策支持。

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2026-04-25

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